基于MATLAB的DUET算法实现欠定盲源分离

1. 算法原理与数学模型

DUET（Degenerate Unmixing Estimation Technique）算法通过时频域稀疏性和W-不相交正交性实现欠定盲源分离。其核心步骤包括：

1. 短时傅里叶变换（STFT）：将时域信号映射到时频域。
2. 混合参数估计：通过复数比值提取衰减系数和时延。
3. 二维直方图构建：统计时频点分布以识别声源指纹。
4. 时频掩蔽：分离各声源的时频成分。

数学模型：

• 混合模型：

  

• 复数比值：

  

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2. MATLAB实现步骤

2.1 数据预处理

% 读取双通道音频信号
[x1, fs] = audioread('mic1.wav');
[x2, fs] = audioread('mic2.wav');
x = [x1, x2]; % 输入信号矩阵

% STFT参数设置
win = hamming(256); % 窗函数
nfft = 512;         % FFT点数
overlap = 128;      % 窗口重叠

% 计算STFT
[X1, F, T] = stft(x1, fs, 'Window', win, 'OverlapLength', overlap, 'FFTLength', nfft);
[X2, ~, ~] = stft(x2, fs, 'Window', win, 'OverlapLength', overlap, 'FFTLength', nfft);

2.2 混合参数估计

% 计算复数比值
R = X2 ./ X1;

% 提取幅度和相位
mag_R = abs(R);
phase_R = angle(R);

% 衰减系数估计
alpha = mag_R;

% 时延估计（相位解缠）
delta = zeros(size(phase_R));
for i = 1:size(phase_R,1)
    for j = 1:size(phase_R,2)
        delta(i,j) = -angle(phase_R(i,j)) / (2*pi*F(i,j));
    end
end

2.3 二维直方图构建与峰值检测

% 构建二维直方图
[H, alpha_bins, delta_bins] = histcounts2(alpha(:), delta(:), 'Normalization', 'probability');

% 峰值检测（高斯滤波平滑）
sigma = 0.1; % 高斯核标准差
H_smooth = imgaussfilt(H, sigma);

% 寻找局部最大值
peaks = imregionalmax(H_smooth);
[alpha_est, delta_est] = ind2sub(size(H_smooth), find(peaks));

2.4 时频掩蔽与信号重构

% 构建掩蔽矩阵
mask = zeros(size(X1));
for k = 1:length(alpha_est)
    % 计算当前源的时频距离
    dist = (alpha - alpha_est(k)).^2 + (delta - delta_est(k)).^2 / (F.^2);
    % 阈值判断
    mask(:,:,k) = exp(-10*dist) > 0.1;
end

% 重构源信号
S = zeros(size(X1));
for k = 1:size(X1,3)
    S(:,:,k) = mask(:,:,k) .* X1(:,:,k);
end

% 逆STFT恢复时域信号
s = istft(S, 'Window', win, 'OverlapLength', overlap, 'FFTLength', nfft);

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3. 关键优化

3.1 相位解缠改进

% 使用IQA（Iterative Phase Unwrapping）算法
phase_unwrapped = unwrap(phase_R, [], 2); % 行方向解缠

3.2 动态阈值调整

% 基于信噪比的动态阈值
SNR = 20; % 假设信噪比为20dB
threshold = 10^(-SNR/10) * max(mag_R(:));
mask(:,:,k) = mag_R(:,:,k) > threshold;

3.3 并行计算加速

% 使用parfor加速峰值检测
parfor k = 1:size(X1,3)
    % 并行处理每个时频点
end

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4. 完整代码示例

% DUET算法主函数
function [s] = duet_bss(x1, x2, fs)
    % STFT参数
    win = hamming(256);
    nfft = 512;
    overlap = 128;
    
    % 计算STFT
    [X1, F, T] = stft(x1, fs, 'Window', win, 'OverlapLength', overlap, 'FFTLength', nfft);
    [X2, ~, ~] = stft(x2, fs, 'Window', win, 'OverlapLength', overlap, 'FFTLength', nfft);
    
    % 参数估计
    R = X2 ./ X1;
    alpha = abs(R);
    phase_R = angle(R);
    delta = -angle(phase_R) ./ (2*pi*F);
    
    % 二维直方图与峰值检测
    H = histcounts2(alpha(:), delta(:), 'Normalization', 'probability');
    H_smooth = imgaussfilt(H, 0.1);
    peaks = imregionalmax(H_smooth);
    [alpha_est, delta_est] = ind2sub(size(H_smooth), find(peaks));
    
    % 时频掩蔽
    mask = zeros(size(X1));
    for k = 1:length(alpha_est)
        dist = (alpha - alpha_est(k)).^2 + (delta - delta_est(k)).^2 / (F.^2);
        mask(:,:,k) = exp(-10*dist) > 0.1;
    end
    
    % 信号重构
    S = zeros(size(X1));
    for k = 1:size(X1,3)
        S(:,:,k) = mask(:,:,k) .* X1(:,:,k);
    end
    s = istft(S, 'Window', win, 'OverlapLength', overlap, 'FFTLength', nfft);
end

参考代码 DUET算法实现欠定盲源分离 www.youwenfan.com/contentcnk/66042.html

5. 应用场景与扩展

• 实时音频分离：结合GPU加速实现实时处理。
• 多通道扩展：支持多麦克风阵列的广义DUET算法。
• 深度学习融合：使用CNN优化时频掩蔽生成。